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在石油勘探工程中,储层孔隙度是进行油气预测、油气储量计算的重要参数。根据测井铸体薄片图像资料,在传统BP网络模型的基础上提出了一种基于灰色关联约束的BP神经网络改进模型。对铸体薄片图像进行孔隙识别、统计,进而自动判读储层孔隙度。研究和实验表明,该方法对储层孔隙度的分析、判读更具合理性和实用性。
铸体薄片图像分析法求取储层孔隙度
【摘 要】
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在石油勘探工程中,储层孔隙度是进行油气预测、油气储量计算的重要参数。根据测井铸体薄片图像资料,在传统BP网络模型的基础上提出了一种基于灰色关联约束的BP神经网络改进模
【机 构】
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中国地质大学信息工程学院,中石化西北分公司,
【出 处】
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测绘科学技术学报
【发表日期】
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2009年01期
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